[Case Study] Escalar campañas de búsqueda con anuncios de texto basados ​​en feeds

Los desafios

Hubo dos desafíos principales al comenzar con este cliente.

Cuenta nueva sin datos históricos

Este cliente estaba comenzando con una nueva cuenta, lo que significa que no había datos históricos de los que partir al configurar campañas.

Es importante tener datos históricos por razones como saber qué productos funcionan mejor y cuáles funcionan peor. Esto hace que cosas como ofertar y saber qué productos anunciar sean claras.

No es posible usar Google Shopping

Como mercado de membresías de gimnasios, este cliente no vendía artículos físicos. Debido a esto, no fue posible vender en canales en línea como Google Shopping, ya que la plataforma no permite que las empresas anuncien servicios.


La solución

No poder anunciarse en plataformas visuales como Google Shopping convirtió a nuestro nuevo cliente en el candidato perfecto para usar anuncios de búsqueda de Google.

Decidimos utilizar la solución de anuncios de texto basados ​​en feeds de DataFeedWatch para optimizar sus feeds y crear sus campañas de búsqueda.

Los anuncios de texto basados ​​en feeds nos permiten crear automáticamente anuncios dinámicos de búsqueda de Google basados ​​en el feed de productos de nuestro cliente.

Investigación y categorización de palabras clave

Primero, llevamos a cabo la investigación necesaria para determinar qué palabras clave serían más relevantes y beneficiosas para ofertar. Luego los separamos en 4 categorías:

  • Ubicación
  • Producto
  • Categoría
  • Genérico

Las categorías en las que nos enfocamos son ubicaciones y productos.

Estructura del sitio web

Luego, conectamos estas palabras clave a URL específicas en su sitio web para que cuando los buscadores busquen algo específico, sean dirigidos al producto más relevante en el sitio de nuestro cliente.

Establecimiento de dos tipos de campaña

Esto nos permitió configurar 2 campañas diferentes, una por ubicación y otra por productos.

8 pasos para crear campañas optimizadas de anuncios de búsqueda

Una vez que tuvimos los dos tipos de campañas establecidas, pasamos al siguiente paso de crear las campañas de búsqueda. Esto es lo que hicimos:

1. Creó y analizó el feed de la base de datos del producto a través de una hoja de cálculo con atributos como:

  • IDENTIFICACIÓN
  • URL de la página
  • nombre, ciudad
  • Categoría
  • pase de 1 día
  • pase de 3 días
  • Pase ilimitado

2. Creó y analizó la ubicación feed de base de datos a través de una hoja de cálculo con atributos como:

  • Ciudad
  • URL de la página
  • gimnasios disponibles
  • mín. pase de 1 día
  • mín. pase de 5 días

3. Usó las plantillas de mapeo de feeds y la creación de campañas a través de DataFeedWatch.

Primero, subimos ambos feeds de fuentes de productos (para productos y ubicaciones). Luego, creamos reglas para todos los atributos que estábamos utilizando (lo que se conoce como mapeo de campos internos en las cuentas de DataFeedWatch).

Nos aseguramos de que se completara la mayor cantidad de información posible para todos los atributos requeridos y relevantes, y que los atributos como “títulos” y “descripciones” estuvieran completamente optimizados.

campos_internos

Los feeds totalmente optimizados permiten un mejor rendimiento en SERP porque ayudan a Google a relacionar los anuncios más relevantes con el buscador.

4. Creó palabras clave dinámicas usando atributos de feed.

Uno de los beneficios de usar anuncios de texto basados ​​en feeds con DataFeedWatch es que podemos crear automáticamente palabras clave únicas para cada producto que les ayudarán a tener un buen desempeño en un espacio competitivo.

Utiliza atributos como títulos y categorías de productos para crear grupos de anuncios y luego las palabras clave a nivel de producto.

5. Creación de anuncios dinámicos y páginas de destino.

De manera similar a las palabras clave y los grupos de anuncios, el uso de anuncios de texto basados ​​en feeds nos permitió crear automáticamente anuncios dinámicos basados ​​en los feeds de productos que subimos.

6. Usó la función ‘Incluir/Excluir productos’ de DataFeedWatch.

Esto nos permitió filtrar cualquier URL vacía y apuntar solo a los mejores productos y ubicaciones. De esa manera, el presupuesto publicitario de nuestro cliente no se desperdiciaba en productos que no tendrían un gran rendimiento para ellos.

7. Luego usamos un script para productos “agotados” y lo etiquetamos como ‘ya no está disponible’.

El uso y la creación de scripts permite a los anunciantes tener más control sobre sus campañas y se pueden agregar a través de su cuenta de Google Ads. En este caso, fue para gimnasios que ya no estaban disponibles para comprar pases de gimnasio.

Usamos un script creado por el equipo de Brainlabs y lo adaptamos para satisfacer las necesidades, como se muestra a continuación:

8. Finalmente, revisamos y limpiamos los datos.

En el proceso, nos deshicimos de:

  • Palabras clave de productos extraños (por ejemplo, gimnasio de verano)
  • Nombres de productos genéricos (por ejemplo, mejor gimnasio)
  • Cualquier marca registrada o infracción de política (p. ej., gimnasio de adrenalina)

Los resultados

Al final, pudimos cumplir con todos los objetivos de nuestros clientes, convirtiéndolos en un cliente feliz. Estos son los 3 objetivos principales que logramos.

Trabajando dentro de las limitaciones

Pudimos crear con éxito campañas estructuradas de grupos de anuncios de un solo producto que permitieron generar informes a nivel de ubicación y producto.

Metas de ventas alcanzadas

Al optimizar el feed de productos de nuestro cliente y configurar anuncios dinámicos de campaña de búsqueda, pudimos lograr sus objetivos, como maximizar el tráfico a su sitio y aumentar las conversiones para los productos y ubicaciones de mayor rendimiento.

rebajas temporada alta

También pudimos escalar las campañas en línea de nuestros clientes mientras usamos todos los productos y ubicaciones durante la temporada alta.

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